AI时代个体逐步丧失的深度思考力-解决之道是感知和反思能力的强化

Hello，大家好，我是人月聊IT。

今天聊下在AI人工智能时代个体的进化，因为当前我们听到说的最多的就是AI时代个体正在逐步丧失深度思考能力，你不论是从事什么岗位或职业，都有可能逐步被AI所取代，你多年学习的知识可能在AI深度思考面前不值一提。那么在AI时代个体应该如何面对硅基文明的挑战? 

今天这篇文章想谈下自己的一点思考和看法。

1. 从强大的感知能力说起

对于AI人工智能的快速发展，我在前面就专门发文章说过，AI缺的不是计算，存储，推理，记忆等各种能力；AI真正缺的是对外在世界的快速感知，同时将感知内容转换为信息摄入的能力。

人的大脑就是一个强大的感知系统。人类大脑平均约有 860 亿个神经元。仅大脑皮层中就包含约 160 亿个神经元，这个数量级相当于整个银河系中恒星数量的两倍多，如此庞大的神经元数量为大脑处理复杂信息提供了庞大的 “硬件基础”。同时神经元之间的连接数量更是指数级增长，大脑中的神经元会产生超过100万亿个的突触连接点，同时每个每个神经元可以与其他神经元形成多达 1 万个的突触连接，从而构成了一个庞大而复杂的神经网络。

人的思维或者说人的意识究竟是什么？

简单来说就是对外在的感知，通过大脑神经元处理后快速做出认知和反应的能力。大脑的神经元细胞天然就和我们外在的感知能力相互结合，包括了听觉，视觉，味觉，触觉，嗅觉等。在佛学里面对应到六根和六尘，人体的这个感知器官就是一个超级复杂的传感器，而大脑神经元又是一个超级复杂的计算中心，两者相互结合才完成了感知，计算，认知和匹配等各种思维操作。

为何谈感知？

大家要注意我们对世界的理解和认识，不是任何事物都是严格的精确判断或公式级的推导，在这里我将其叫做感性判断和经验思维。比如你在路上看到一只小狗，你为何没有将其认作一只猫；实际没有任何人给你一个精确的公司定义，满足什么条件才是狗。这里面就是涉及到人天生具备的一种感性判断力，这个感性判断力来源于感知+大脑形成的综合经验思维，来源于对感知系统获取到的事物外在形状，颜色，声音等各种信息的快速感性综合判断。虽然有可能出错，但是足够的高效和简单。

然后对于图像识别这种事情，一开始对AI人工智能却相当复杂，一个是AI需要大量的样本数据进行深度学习，AI天生缺乏从少量样本就能够快速提取和抽象事物共性的能力。同时在外在环境，事物动态发生变化的时候，AI天生缺乏对这种不确定性和复杂性的快速适应能力。

难道是AI本身的计算和存储能力弱吗？这个显然不是，AI真正欠缺的是外在强大的感知能力，包括各种感知信息（听觉，视觉，味觉）等的快速融合并做出综合感性判断的能力。

缺失了这种能力，那么AI可以理解当下和历史，但是却不能更好的推断和预测未来，更加谈不上改造未来。

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比如AI人工智能虽然能够回答当前绝大部分的知识类的问题，但是人类的知识本身包括了两个方面，一个是显性化的理论知识，一个是没办法显性化的隐性知识。对于大量精神文明的内容，个人情感方面的诉求，全部都属于感性思维和没有被知识化的部分。

这个部分短期AI基本很难取代。其核心原因就是AI本身对外在的感知能力不足够，虽然当前有各种物联网，传感设备，AI智能眼镜，但是这种对外在的感知能力，包括感知后的信息转换能力仍然是需要通过人来完成。其次在AI没有具备自我意识之前，AI是不可能具备情感方面的思考的，这个感性思考仍然是AI短期难以替代的关键。

这也是我原来强调过的，后续学校教育更加应该加强通识教育，加强艺术，音乐，审美，情感方面教育的一个关键原因。而且随着AI的发展，人类对这块感性思考的能力可能在AI辅助下面反而能够快速的提升。

2. 浅思考和深度思考

在《思考的快与慢》里面会提到人体的思维包括第一系统和第二系统，第一系统偏直觉感性思考，是快思考，更多的是一种简单的直觉感知或记忆匹配；而第二系统则是一种理性思考，是慢思考，更多体现了深度思考和推理的能力。

那么在AI时代，人的深度思考能力是否会完全退化呢？

我准备用简单的几个图来阐述下这个问题。首先还是要说明，实际随着AI的发展，人类的层级特征将更加明显，对于绝大部分不愿意主动思考的人，实际是思维能力是退化的。类似当前的很多喜欢刷抖音的人，实际是你已经变成了被精确算法推动的一个媒介，可能你连主动去发起关注主题的搜索都不愿意，更别说去主动思考。

如下面这个模型：

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大部分人仅仅变成了AI到现实世界的一个传感器或信息抓手，你要完成的就是将你感知的信息通过简单的翻译为传输给AI，由后台的AI大模型来帮你完成知识的处理加工，问题的解决，最终返回一个答案给你。你拿到答案解决问题后整个思维过程就完成了。在这种情况下你的思考能力一定是退步的，因为不是AI变成了你的辅助工具，而是你自己变成了AI人工智能的一个外在辅助工具。基于熵增定律，这个是大部分人本身的一个宿命，无法改变。

那么还有少部分人呢？这部分人就是推动我们认识和改造世界，推动事物持续发展进度的关键，是具备足够好奇心，探究未知世界的人，具体模型变化为：

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注意在这个图中，增加了4，5，6的新思考和新实践。同时通过外层循环推动了外在世界，外在事物的新发展，新行为，并通过了社会，文明，科技的进步。在这个外在循环中，这些新思考点是需要深度思考的，是需要在感知到新事物后人主动去思考和转化的，这个AI暂时没有这个能力做这个事情。是人类通过新思考，形成新的知识和经验，然后再作为语料库投喂给AI。让AI具备了给第一类人提供新知识的能力。

当前AI的感知触角没有足够强大时，当AI没有具备自我意识的时候，这个事情AI没法做，仍然需要具备足够好奇心的人来完成。但是做这个事确实不需要太多人做，只需要极少的一部分人来做就可以了，这部分人可能逐步占据了人思维意识分层上面的金字塔的顶层，或逐步成为思维上面的统治阶级层级。当然也可能正是有了这部分人，完成了人类思维的生生不息的持续演进。

3. AI时代的思维锻炼-感知能力+反思能力

在阐述了前面的内容后，再回来看大家在AI时代的认知焦虑或知识焦虑。包括前段时间在网上还经常看到有人讨论，究竟是类似历史，哲学，法律等偏文科专业容易被AI替代；还是类似数学，物理，工程，计算机等偏理工科的专业容易被AI替代。

首先我说下个人观点，即我们不能简单的通过纵向专业划分的视角来思考究竟什么专业容易被AI替代。而真正的思考逻辑是所有的专业都存在被AI替代的可能性，只是任何专业里面的底层工种都被AI取代，而对于高层工种不被AI取代。

你原来经常谈到的强大的记忆力，计算力，推理能力，可能在AI快速发展下都不值一提，真正AI时代的核心竞争力通过我前面的分析只有两个：

AI时代的个体进化核心 =  感知能力 + 反思能力

对于感知能力的重要性我前面已经谈过了，那么所有提升你个人感知能力的学习和训练都是有意义的。这种感知更加偏心理和精神层面，偏人文，艺术和审美，偏社交关系和共情。有了强大的感知能力你才能够更好地完成问题的精确定义和描述。

我们可以举个例子，当前有类似即梦，可灵，midjourney等各种AI绘画工具。但是为何你拿着工具也没办法绘制出惊艳的作品。其核心原因仍然是缺失了外在事物的感知能力和精确描述能力。见多才能识广，你需要不断地拓展你的外在感知能力。在AI时代知识的广度远远比知识的深度重要，而广度的拓展来源于我们的感知扩展。

其次另外一个核心能力叫反思。

如上图，浅思考是内圈和内循环，而深度思考是外圈和外循环。要打破内圈的束缚跃迁到外圈，除了我们经常谈到的熵增定律以外，更加重要的就是反思能力，包括我原来谈到的周期性复盘。

也就是常规思考往往是场景问题驱动的，是外在感知受到刺激驱动的。而深度思考往往是自我强大的内驱力和自我意象驱动的。常规思考调取的是大脑简单记忆细胞进行匹配，而反思能力体现的是深度思考和推理，调取的是符合知识关联特性的诸多细胞的快速融合判断。

人天生具备意识，具备强大的主观能动性，具备足够的对新鲜事物的好奇心，这也是整个人类社会生活，科技进步的源动力。类似程序员，类似AI大模型的开发者，他们为何明知道AI大模型的开发和发展，包括最终会诞生具备自主意识的AI机器，强大的硅基文明会代替碳基文明，但是这种好奇心本身仍然趋势人类去探究未知世界。这种好奇心是促使我们跳出思维层级约束的关键。

所以这也是我这篇文章想描述的重要观点，所有训练记忆（对应AI存储），训练计算（对应AI算力）方面的能力都没有那么重要，你学习这些知识的目的是增加知识的广度而已。而真正重要的是对感知能力，对反思能力的训练和锻炼。这个才是你能够跳出思维约束，能够驾驭AI工具的关键。